本文实例讲述了python中threading超线程用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
threading基于Java的线程模型设计。锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集;没有优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。
threading 模块提供的常用方法:
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。
threading模块提供的类:
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.
Thread是线程类,与Java类似,有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run():
# encoding: UTF-8 import threading # 方法1:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 def func(): print 'func() passed to Thread' t = threading.Thread(target=func) t.start() # 方法2:从Thread继承,并重写run() class MyThread(threading.Thread): def run(self): print 'MyThread extended from Thread' t = MyThread() t.start()
构造方法:
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None;
target: 要执行的方法;
name: 线程名;
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法:
isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
一个使用join()的例子:
# encoding: UTF-8 import threading import time def context(tJoin): print 'in threadContext.' tJoin.start() # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。 tJoin.join() # tJoin终止后继续执行。 print 'out threadContext.' def join(): print 'in threadJoin.' time.sleep(1) print 'out threadJoin.' tJoin = threading.Thread(target=join) tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,)) tContext.start()
运行结果:
in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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